本研究提出了一种新方法——时间代理奖励再分配（TAR²），旨在解决多智能体环境中因稀疏或延迟奖励导致的最佳策略学习困难。TAR²通过奖励再分配加快学习过程并稳定效果，其性能与传统多代理强化学习方法相当或更佳。
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